Davies等2018年一般认知功能遗传位点研究数据

支持 Davies 等论文“对300,486名个体的研究识别出148个影响一般认知功能的独立遗传位点”的数据。本数据集为神经系统疾病领域的文本公开数据集,来源:datashare_ed,主题涵盖ageing。

datashare_ed
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文本回归ageing
'DAVIES_NC_2018' - Data supporting paper Davies et al. "Study of 300,486 individuals identifies 148 independent genetic loci influencing general cognitive function."

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创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

Davies等2018年一般认知功能遗传位点研究数据

本数据支持 Davies 等论文(Nature Communications,DOI: 10.1038/s41467-018-04362-x):涉及 300,486 人,识别 148 个影响一般认知功能的独立遗传位点。数据仅为 UK Biobank 汇总结果,反应时间 N=330,069,言语数值推理 N=168,033。相关文件与 CCACE 网站 zip 档案 Davies_NC_2018.zip 中同名文件相同。标签:ageing(来源 datashare.ed.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):支持 Davies 等论文“对300,486名个体的研究识别出148个影响一般认知功能的独立遗传位点”的数据。Nature Communications DOI: 10.1038/s41467-018-04362-x。仅提供 UK Biobank 汇总结果;反应时间 N = 330,069;言语数字推理 N = 168,033。 说明 文件“Davies2018_UKB_RT_summary_results_29052018.txt”和“Davies2018_UKB_VNR_summary_results_29052018.txt”与此前在 Centre for Cognitive Ageing and Cognitive Epidemiology (CCACE) 网站 http://www.ccace.ed.ac.uk/node/335 上作为 zip 压缩包“Davies_NC_2018.zip”一部分提供的两个同名文件完全相同。

【主题与分类】

主题标签:ageing。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/3340

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

支持 Davies 等论文“对300,486名个体的研究识别出148个影响一般认知功能的独立遗传位点”的数据。Nature Communications DOI: 10.1038/s41467-018-04362-x。仅提供 UK Biobank 汇总结果;反应时间 N = 330,069;言语数字推理 N = 168,033。 ## 说明 ## 文件“Davies2018_UKB_RT_summary_results_29052018.txt”和“Davies2018_UKB_VNR_summary_results_29052018.txt”与此前在 Centre for Cognitive Ageing and Cognitive Epidemiology (CCACE) 网站 http://www.ccace.ed.ac.uk/node/335 上作为 zip 压缩包“Davies_NC_2018.zip”一部分提供的两个同名文件完全相同。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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